SSG背景知识Personre-identification(re-ID)unsuperviseddomainadaptation(UDA)Problem#1Problem#2personre-IDproblemisactuallyan

下方↓公众号后台回复“NRMT”，即可获得论文电子资源。NRMT:噪声可抵抗的Mutual-Training1.背景知识Pseudo-labelbasedself-trainingProblem#12.内容概要本文工作实验效果相关工作数据集3.方法提要NoiseResistibleMutual-Training(NRMT)method方法框架算法描述实验结果4.方法详解参考文献1.背景知识Pseu

DeliberatedDomainCridgingforDomainAdaptiveSemanticSegmentationAbstract  许多UDA的工作就是尝试通过各种中间空间来逐步缓解域差异的现象

UnsupervisedDomainAdaptationforCloudDetectionBasedonGroupedFeaturesAlignmentandEntropyMinimization基于分组特征对齐和熵最小化的云检测无监督域自适应0.摘要1.概述2.方法2.1.拟议的UDA

UnsupervisedDomain-InvariantFeatureLearningforCloudDetectionofRemoteSensingImages用于遥感图像云检测的无监督域不变特征学习0.摘要1.概述2.方法2.1.提出的UDA

arxiv.org/abs/2105.00097代码下载地址：https://github.com/visinf/da-sac0.动机无监督的域自适应（Unsuperviseddomainadaptation，UDA

无监督域自适应（UDA）寻求在没有目标域标签的情况下解决这种问题。本文中，我们提出了一种新的基于迭

TRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING2021:AffinitySpaceAdaptationforSemanticSegmentationAcrossDomains跨域语义分割的关联性空间适应0.摘要1.概述2.相关工作2.1.语义分割2.2.成对的关联性2.3.领域自适应2.4.和相关工作的比较3.方法3.1.概述3.2.关联空间清理3.3.关联空间对齐3.4.网络架构4.

UDA/语义分割/ICCV2021:DualPathLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation语义分割领域自适应的双路径学习0.摘要1.概述2.相关工作

LearningfromSyntheticData:AddressingDomainShiftforSemanticSegmentation从合成数据中学习:面向语义分割的域转移0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.网络块描述3.2.处理源数据和目标数据3.3.迭代优化3.4.D的设计4.实验和结果4.1.SYNTHIA->CITYSCAPES4.2.GTA5->CITYSCAPES5.讨论

FeatureRe-RepresentationandReliablePseudoLabelRetrainingforCross-DomainSemanticSegmentation跨域语义分割的特征重表示与可靠伪标签重训练0.摘要1.概述2.相关工作2.1.语义分割2.2.基于领域自适应的语义分割3.方法3.1.特征重表示对齐3.1.1.特征重表示(FeatureRe-Representatio

BidirectionalLearningforDomainAdaptationofSemanticSegmentation语义分割领域适应的双向学习0.摘要1.概述2.相关工作3.方法3.1.双向学习3.2.自我监督学习提高M3.3.网络架构和损失函数4.讨论4.1.无SSL的双向学习4.2.使用SSL进行双向学习4.3.超参数学习5.实验5.1.网络架构5.2.训练5.3.数据集5.4.与最新

ACE:AdaptingtoChangingEnvironmentsforSemanticSegmentationACE：适应变化环境下的语义分割0.摘要1.概述2.相关工作2.1.无监督领域适应2.2.图像合成和风格化2.3.终身学习2.4.元学习3.方法3.1.通过编码器和生成器进行样式化3.2.语义分割网络3.3.记忆单元和风格回放3.4.通过自适应元学习实现更快的适应4.实验4.1.实验设

一、基于对抗学习AdaptSegNet是经典的基于对抗学习的域适应方法。这一类方法训练一个判别器来使得目标域的分布在像素空间（outputspace)或者特征空间(featuremap)上进行对齐（AdaptSegNet证明语义分割任务而言，在像素空间上的对齐优于特征空间），从而使得分割模型的性能从源域泛化到目标域上。除了AdaptSeg之外，这一方向上的经典工作还有：1、FCNsinthewil

©作者|陆裕磊单位|浙江大学研究方向|图像分割领域自适应论文标题：BidirectionalSelf-TrainingwithMultipleAnisotropicPrototypesforDomainAdaptiveSemanticSegmentation论文作者：YuleiLu,YaweiLuo,LiZhang,ZheyangLi,YiYang,JunXiao(ACMMM2022)论文链接：h

作者|III编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/547671620点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！【文章信息】BidirectionalSelf-TrainingwithMultipleAnisotropicPrototypesforDo

北大研究团队提出凸面镜反射场景语义分割UDA，超越基线10个点！

EastChinaNormalUniversity,Shanghai,China{frankliu624,zhangwei.thu2011,wongjun}@http://gmail.com无监督领域自适应(UDA

ColorMapGAN:UnsupervisedDomainAdaptationforSemanticSegmentationUsingColorMappingGenerativeAdversarialNetworksColorMapGAN:基于颜色映射生成对抗网络的无监督域适应语义分割0.摘要1.概述2.相关工作2.1.计算机视觉2.2.遥感2.3.对抗生成神经网络2.4.我们的贡献3.方法3.

Cross-domainCorrespondenceLearningforExemplar-basedImageTranslation基于范例的跨域对应学习的图像翻译0.摘要1.概述2.相关工作2.1.图像到图像的翻译2.2.基于范例的图像合成2.3.语义关联性3.方法3.1.跨域通信网络3.1.1.领域对齐3.1.2.共享域内的对应3.2.翻译网络3.3.基于范例的翻译的损失3.3.1.伪范例对

近年来，越来越多的研究者对无监督领域适应（UDA）进行了深入研究，以解决这一问题。VanillaUDA旨在将源数据和目标数据对齐到联合表示空间中，以便根据源数据训练的模型可以很好地推广到目标数据。

CoCosNetv2:Full-ResolutionCorrespondenceLearningforImageTranslation图像翻译的全分辨率对应学习0.摘要1.概述2.相关工作2.1.PatchMatch2.2.图像到图像的翻译3.CoCosNetv23.1.多级域对齐3.2.分层GRU辅助补丁匹配3.2.1.从粗到精的策略3.2.2.GRU辅助修补匹配3.2.3.ConvGRU的好处

摘要无监督域适应(UDA)将预测模型从完全标记的源域转移到无标记的目标域。然而，在某些应用程序中，甚至在源域中收集标签都很昂贵，这使得以前的大多数工作都不切实际。

中间件是将具体业务和底层逻辑解耦的软件，分为：MOM(消息中间件)、RPC(远程过程调用中间件)、UDA(数据访问中间件)、TPM(交易中间件)等。

半监督学习是利用未标记数据来解决这一弱点的最有前途的方法之一.论文地址:UnsupervisedDataAugmentationforConsistencyTraining代码地址:https://github.com/google-research/uda

语义分割中的无监督领域自适应：综述0.摘要1.介绍1.1.语义分割1.2.领域自适应:DomainAdaptation(DA)1.3.无监督领域自适应:UnsupervisedDomainAdaptation(UDA

何为中间件中间件是将具体业务和底层逻辑解耦的软件，分为：MOM（消息中间件）、RPC（远程过程调用中间件）、UDA（数据访问中间件）、TPM（交易中间件）等。

Unsuperviseddomainadaptation(UDA)forpersonre-ID.UDAmethodshaveattractedmuchattentionbecausetheircapabilityofsavingthecostofmanualannotations.Therearethreemaincategoriesofmethods.UDA

无监督域适应的跨域梯度差异最小化摘要引言相关工作本文提出的方法UDA与双分类器对抗性学习最小化跨域梯度差异目标样本的自监督学习整体目标和优化程序实验结果摘要论文和代码链接以前的对抗性学习方法仅重点关注两个不同分类器的输出之间的相似性

inarxivCVPR2021OralUnsupervisedMulti-SourceDomainAdaptationforPersonRe-Identification(CVPR2021Oral)无监督域自适应（UDA

1特性1.1通用特性电源范围：2.4V~3.6V最高IO口电压：5VADC/DAC精度：24bit控制总线：L3/I2C,都有两个地址可选ADC采样率范围：8~55kHzDAC采样率范围：8~100kHz电源管理单元独立电源管理ADC/AVC/DAC/PLL/耳机驱动ADC/PGA等模电模组可以独立关闭其电源当DAC/ADC电源关闭时，它们使用的时钟也会一起关闭来节省电源默认情况下，IC上电后，整

一、安装CUDA(同官方PDF)1.访问下链接:http://developer.download.nvidia...uda-repo-l4t-r21.3-6-5-prod_6.5-42_armhf.deb2

UDA-SQL-0432无法找到“cogudaor”网关。解决方案：检查Windows环境变量的配置TNS_ADMIN:E:\Or

UDA-SQL-0031无

报错信息：UDA-SQL-0219函数“nvl”/“to_date”/“substr”正用于本地处理，但不能用作内置函数，或者其参数中至少有一个不受支持报错原因：这些函数不是cognos自带函数，是数据库函数解决方案

UDA-SQL-0031无法访问"VSECU"数据库。请检查

UDA-SQL-0458PREPARE失败，因为此查询要求在本地处理数据。尚未启用允许本地处理的选项。UDA-SQL-0475OLAP函数“sum”包含数据库不支持的子句（AT或PREFILTER）。

anaconda下载及python环境变量设置原料anaconda安装包链接：https://pan.baidu.com/s/1lmtOkU4_mpeGVi2Hff2UdA提取码：j340安装anaconda

二、UDA

数据引脚用于音频码流的传输，控制引脚用于该声卡芯片控制，比如说音量控制等如下图为uda1341的声卡或者可以看我以前的博客，有FL2440的uda1341声卡原理图http://blog.csdn.net

转自：http://blog.chinaunix.net/uid-22917448-id-1765504.htmlASoCCodecDriverASoC解码器驱动=================Thecodecdriverisgenericandhardwareindependentcodethatconfiguresthecodectoprovideaudiocaptureandplaybac

UDA-SQL-0432无法找到“cogudaor”网关。我们这边都是可以连上，所以肯定是本地配置有问题，我们使

介绍部分UDA:UPnPDeviceArchitecture,UPnP设备体系结构它不仅仅是一个即插即用外设模型的拓展.它被设计成支持零配置,可视网络,来自不同供应商的设备的自动发现意味着一个设备可以动态地加入网络

linux音频驱动分析[email protected]__initutu2440_uda1341_init(void){intret=0;//printk("ghcstop........

[email protected],销售工程造价，建筑，工控，模拟分析，财务等商业版软件︻◣⊿加密狗专业复制ROCKEY6、深思4（可提供单机远程硬件复制）、彩虹天地（PDL、UDA、UMH、UMC、UMI

bootpartition,bootpartition2以及RPMB(ReplayProtectedMemoryBlock),GPAP(GeneralPurposeAreaPartitions,最多可以有4个)，UDA

Fu,YangandWei@InProceedings{Fu_2019_ICCV,author={Fu,YangandWei,YunchaoandWang,GuanshuoandZhou,YuqianandShi,HonghuiandHuang,ThomasS.},title={Self-SimilarityGrouping:ASimpleUnsupervisedCrossDomainAdapta

移植环境BootLoader：u-boot-1.1.6kernel：linux-2.6.30.4CPU：s3c2440开发板：TQ2440声卡：UDA1341移植步骤在Linux-2.6.30.4的驱动中已经包含了

一、分析驱动程序，根据开发板修改代码代码太长，就不贴了，几个注意点：1、查看开发板原理图和S3C2410的datasheet，UDA1341的L3MODE、L3DATA、L3CLOCK分别与S3C2410

硬件平台mini2440开发板（S3C2440+UDA1341)linux版本：linux-3.4.99ASoC--ALSASystemonChip，是建立在标准ALSA驱动层上，为了更好地支持嵌入式处理器和移动设备中的音频